问在每一轮xorshift RNG之后有另一个值的XOR？

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键会导致较短周期的最简单情况是，键是独占的或一个值，并从原始生成器继承它的值。这样做的效果是将状态重置为以前的值，这样它就只能产生一个输出。

如果来自原始生成器的许多不同输出对的键值相同，那么这将代表随机测试中的严重失败，因此更有可能存在许多不同的值，从而有效地将周期中的一个阶段在该周期的不同点上退一步。

所以，假设你的密钥的很多值都可以缩短发电机的周期，这可能是公平的，因为它最终会被困在一个单一值的轨道上。还有一些更复杂的情况会导致更长的轨道，而这些轨道仍然不是完整的周期，但这些情况要想清楚得多。

相反，您可能要做的是分别收集熵，并使用它来调整来自PRNG的输出，而不会破坏PRNG本身的质量。例如，

void add_entropy(uint32_t more)
{
    entropy = one_xorshift_round(entropy + more);
}

uint32_t rand(void)
{
    y = one_xorshift_round(y);
    return one_xorshift_round(y + entropy);
}

我不会过多地摆弄一个随机生成器(比如任意改变状态空间)，因为它的良好统计特性可能会消失。

测试种子并不是所有的零一点都不坏:这是在这类生成器中所做的事情。如果你想要注入熵，只需在状态空间上输入熵位，如果你得到所有的零，只需输入一个常数。如果状态空间足够大，那么概率很低，所以您输入的内容与此无关。在这种情况下，许多已发布的生成器使用生成器的名称(作为ASCII值的序列)作为生成器的种子！:)

不过，我建议您尝试一些64位变量，如xorshift*/ xorshift +，因为它们比纯xorshift生成器具有更好的统计特性。您可以在http://prng.di.unimi.it/找到最新的报告。